本文探讨了影响函数技术在黑盒模型中的应用，证明其在非凸和不可导模型中也能提供有价值的信息。研究表明，影响函数可用于模型调试、错误检测及训练集攻击等方面。通过改进算法，提升了影响函数的运行效率，并提出了新方法LIFT和InjectTST，显著提高了多元时间序列预测的性能。

本文探讨了一种利用大型语言模型进行多元时间序列预测的新方法，提出了名为Modality-aware Transformer的多模态变压器，旨在解决多模态时间序列预测的挑战。研究表明，该方法在金融数据集上表现优于现有技术，并提供了时间序列分析的系统概述，探讨了未来的研究机会和挑战。

本文介绍了在Keras中使用LSTM进行多元时间序列预测的方法，包括数据预处理、模型定义、训练和评估。LSTM模型在多元预测中表现良好。